Det er på høje tid jeg får blogget den relative nyhed at reprap-projektet, der laver billige DIY fabbing maskiner, nu er nået til det punkt hvor maskinen kan producere alle mekaniske dele til sig selv, hvilket maskinens skabere med en vis ret fortolker sådan at maskinen nu er i stand til at bygge kopier af sig selv. De mangler at producere elektronikken på samme måde, men ikke desto mindre er der helt klart sket noget utroligt her.
Du bliver nødt til at lave en harddisk om det her, Føhns, hvis ikke den allerede har været sendt.
Forresten bruger reprap også Arduino, den open sourcede hackbare elektronik platform, der er blevet hardwarehackingens Linux, eller noget i den stil. Ordet "også" dækker over at jeg bloggede om et andet Arduino projekt for få dage siden.

Evnen til at reproducere sig selv er for kunstigt liv hvad Turing-testen er for kunstig intelligens.
En ting er at man kan forstå det er svært, men for den teknologisk bevidste kan det være svært at forstå at det nogensinde har været regnet for gådefuldt om det overhovedet var noget vi kunne, men man skal faktisk ikke tænke sig meget længere tilbage end til 50erne, før spørgsmålet blev alvorligt overvejet som et tvivlsspørgsmål. Før den digitale computer, før afkodningen af DNA, havde vi ikke et eneste konkret beskrevet eksempel på selvreproduktion. Derfor overvejede store hjerner, som f.eks. universalgeniet John von Neumann, hvordan man ville lave en maskine, der kunne bygge sig selv. Efter at have arbejdet på en mekanisk beskrivelse af en sådan maskine, blev von Neumann overtalt af sin kollega Stan Ulam til at forsøge at formulere den selvreproducerende maskine som matematisk abstraktion i stedet. Som det teoretiske substrat maskinen kunne gro i, udviklede von Neumann - med Ulam - ideen om cellulære automater, den slags forenklede beregningsystemer Stephen Wolfram siden har forsøgt at lade som om han har fundet på. Det lykkedes for Neumann at beskrive en maskine, som han beviste kunne reproducere sig selv - og det altså helt uden at have en maskine faktisk at afvikle programmet på. Såvidt Wikipedia er der faktisk endnu ikke nogen der har gennemført en konkret replikation på en computer, der afviklede von Neumanns program.
Den vanskelighed problemet udgjorde for Neumann illustrerer hvor fundamentalt anderledes verden med computere er end den gamle uden. Muligheden for bare at gøre istedet for at tænke over om hvad man kan, er en afgørende, forenklende forandring. Mit matematikstudium var stort set softwarefrit. Sådan er matematik ikke mere, og det er ærlig talt vældig godt for matematikken. Ikke at der ikke er stor værdi i den gamle arbejdsform endnu - von Neumanns maskine er endnu ukørt - men den iterative "det koster ikke noget at prøve"-kultur der følger med computeren er sund.